DOI: https://doi.org/10.3389/fmed.2026.1746861
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41889502
تاريخ النشر: 2026-03-11
المؤلف: Ning Su وآخرون
الموضوع الرئيسي: محو الأمية الصحية وإمكانية الوصول إلى المعلومات
نظرة عامة
تستكشف الدراسة العلاقة بين محو الأمية الصحية الإلكترونية (eHL) وسلوكيات الصحة في عينة متعددة المدن من كبار السن في الصين. وتجد أن ارتفاع eHL مرتبط إيجابياً بملف سلوك الحركة لمدة 24 ساعة (24-HMB) الأكثر ملاءمة، والذي يتميز بزيادة النشاط البدني الخفيف (PA) وتقليل الوقت المستقر. ومع ذلك، وُجد أن العلاقات مع مدة النوم كانت أضعف. بالإضافة إلى ذلك، تم تحديد الكفاءة الذاتية كوسيط ومعدل معتدل في هذه العلاقات، مما يشير إلى أن ثقة الأفراد في استخدام المعلومات الصحية قد تؤثر على النتائج السلوكية المرتبطة بـ eHL.
على الرغم من هذه النتائج، يحذر المؤلفون من استخلاص استنتاجات سببية بسبب تصميم الدراسة العرضي وأحجام التأثير المتواضعة. ويؤكدون على الحاجة إلى مزيد من البحث باستخدام منهجيات طولية أو تجريبية، وعينات أكثر تمثيلاً، وتقييمات نوم محسنة. يجب أن تأخذ الدراسات المستقبلية أيضًا في الاعتبار المتغيرات الصحية والسياقية الرئيسية لفهم المسارات السببية بشكل أفضل والظروف التي يمكن أن تعزز فيها eHL التغيير السلوكي المعنوي بشكل فعال.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على التحول الديموغرافي الكبير في الصين نحو زيادة عدد السكان المسنين، حيث من المتوقع أن يتجاوز عدد الأفراد الذين تبلغ أعمارهم 60 عامًا وما فوق 280 مليون بحلول عام 2022، مما يمثل 19.8% من إجمالي السكان. يقدم هذا التغيير الديموغرافي تحديات كبيرة لإدارة الصحة والأنظمة الاجتماعية والاقتصادية، مما يستلزم التركيز على تعزيز الشيخوخة الصحية بين كبار السن. تؤكد الدراسة على أهمية سلوكيات الحركة على مدار 24 ساعة (24-HMB) – والتي تشمل النشاط البدني (PA)، والسلوك المستقر (SB)، والنوم – كعوامل حاسمة في الشيخوخة الصحية. ترتبط الملفات الملائمة لهذه السلوكيات بتقليل مخاطر الأمراض المزمنة وتحسين الصحة العقلية والمعرفية. ومع ذلك، يواجه العديد من كبار السن حواجز في الحفاظ على أنماط 24-HMB الصحية بسبب التدهورات المرتبطة بالعمر والوصول المحدود إلى المعلومات.
تقترح الورقة أن الصحة الإلكترونية (eHealth) يمكن أن تمكن كبار السن من إدارة صحتهم بشكل أكثر فعالية، رهناً بمحو الأمية الصحية الإلكترونية (eHL) لديهم. بينما يرتبط ارتفاع eHL بنتائج صحية أفضل، لا تزال العلاقة بين eHL والإطار المتكامل لـ 24-HMB غير مستكشفة بشكل كاف، خاصة في السياقات التي تشهد شيخوخة سريعة مثل الصين. تستخدم الدراسة نظرية التعلم الاجتماعي (SCT) للتحقيق في أدوار الكفاءة الذاتية في الوساطة والتعديل للعلاقة بين eHL و24-HMB. تفترض أن ارتفاع eHL قد يعزز الكفاءة الذاتية، مما يعزز سلوكيات الحركة الأكثر صحة. تهدف الدراسة إلى توضيح هذه العلاقات وإبلاغ تطوير استراتيجيات eHealth التي تدعم الشيخوخة الصحية، مع الاعتراف بالحاجة إلى مزيد من البحث الطولي أو التجريبي لإقامة علاقات سببية. تشمل الفرضيات المطروحة التوقع بأن ارتفاع eHL يرتبط بـ 24-HMB الأكثر ملاءمة وأن الكفاءة الذاتية تتوسط وتعدل هذه العلاقات.
الطرق
توضح قسم “الطرق” في ورقة البحث التصميم التجريبي والتقنيات التحليلية المستخدمة للتحقيق في سؤال البحث. تفصل معايير اختيار المشاركين، والإجراءات المحددة المتبعة خلال جمع البيانات، والأدوات المستخدمة للقياس. كما يصف القسم التحليلات الإحصائية التي أجريت لتفسير البيانات، بما في ذلك أي برامج تم استخدامها والعتبات الدالة التي تم تحديدها لاختبار الفرضيات.
بالإضافة إلى ذلك، تؤكد المنهجية على إمكانية تكرار الدراسة من خلال توفير بروتوكولات واضحة لكل خطوة، مما يضمن أن الباحثين الآخرين يمكنهم تكرار النتائج. قد يتناول القسم أيضًا أي قيود واجهت خلال عملية البحث وكيف تم التخفيف منها، مما يعزز موثوقية النتائج التي تم الحصول عليها. بشكل عام، تم تصميم الطرق المستخدمة لاختبار الفرضيات بدقة والمساهمة في صحة استنتاجات الدراسة.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” في ورقة البحث النتائج الرئيسية المستمدة من التجارب أو التحليلات التي أجريت. يوضح نتائج الاختبارات المختلفة، مع تسليط الضوء على العلاقات الإحصائية الهامة والظواهر الملحوظة. عادةً ما تكون النتائج مصحوبة بأشكال وجداول ذات صلة توضح البيانات بصريًا، مما يسهل فهم الاتجاهات والأنماط المحددة.
قد يتضمن القسم أيضًا مقارنات مع التوقعات النظرية أو الدراسات السابقة، مع التأكيد على أي تناقضات أو تأكيدات. علاوة على ذلك، غالبًا ما يتم وضع النتائج في سياق أوسع لسؤال البحث، مما يبرز آثارها على المجال. بشكل عام، يعد هذا القسم أساسًا حيويًا للنقاش والتفسير اللاحق للنتائج.
المناقشة
في هذه الدراسة التي تشمل كبار السن المقيمين في المجتمع من أربع مدن حضرية في الصين، وُجد أن ارتفاع محو الأمية الصحية الإلكترونية (eHL) مرتبط إيجابياً بالنشاط البدني الخفيف (LPA) والنشاط البدني المعتدل إلى الشديد (MVPA)، بينما يرتبط عكسياً بالسلوك المستقر (SB). ظهرت الكفاءة الذاتية كوسيط جزئي ومعدل معتدل في هذه العلاقات، خاصة بالنسبة لـ LPA وSB، مما يشير إلى أن كبار السن الذين لديهم ثقة أكبر في قدرتهم على التصرف بناءً على المعلومات الصحية كانوا أكثر احتمالاً للمشاركة في سلوكيات الحركة المفيدة. ومع ذلك، كانت شدة هذه التأثيرات متواضعة، مما يشير إلى أنه بينما تلعب eHL دورًا في تعزيز ملفات النشاط الأكثر صحة، إلا أنها ليست العامل الوحيد، وقد يعتمد تأثيرها على الموارد النفسية مثل الكفاءة الذاتية.
كما كشفت النتائج أن الكفاءة الذاتية لم تكن تتوسط بشكل كبير العلاقة بين eHL ومدة النوم، مما يبرز أن سلوكيات النوم قد تتأثر أكثر بالعوامل الفسيولوجية والروتينات المعمول بها بدلاً من محو الأمية الصحية الرقمية. يتماشى هذا مع الأدبيات الموجودة التي تشير إلى أن تأثير eHL على نتائج النوم غير متسق. بشكل عام، تؤكد الدراسة على أهمية النظر في العوامل النفسية لفهم كيفية ارتباط eHL بالنشاط البدني والسلوكيات المستقرة بين كبار السن، مع التحذير أيضًا من التعميم المفرط لتأثيرات eHL كدافع رئيسي لسلوكيات الصحة في هذه الفئة السكانية.
القيود
يسلط قسم القيود الضوء على عدة عوامل حاسمة قد تؤثر على تفسير وعمومية نتائج الدراسة. أولاً، قد يكون الاعتماد على استبيان عبر الإنترنت قد استبعد كبار السن ذوي المهارات الرقمية المنخفضة، مما قد يؤدي إلى إدخال تحيز في الاختيار ويؤدي إلى تقدير مفرط لمحو الأمية الصحية الإلكترونية (eHL) والمواقف الإيجابية تجاه eHealth ضمن العينة. كما أن تركيز الدراسة على البالغين المقيمين في المجتمعات الحضرية الذين تتراوح أعمارهم بين 60 و74 عامًا يحد من قابليتها للتطبيق على السكان الأكبر سناً، خاصة أولئك في المناطق الريفية أو ذوي الوصول المحدود إلى التكنولوجيا الرقمية. بالإضافة إلى ذلك، بينما يوفر قياس النشاط البدني (PA) والسلوك المستقر (SB) من خلال التسارع قياسات موضوعية، قد لا يكون بروتوكول ارتداء لمدة ثلاثة أيام كافياً لالتقاط الأنماط المعتادة أو التباين، خاصةً بين كبار السن، حيث توجد تباينات كبيرة.
علاوة على ذلك، يحد التصميم العرضي للدراسة من الاستنتاجات السببية بشأن العلاقات بين eHL والكفاءة الذاتية وسلوكيات الحركة. قد تسهم غياب بعض العوامل ذات الصلة، مثل الحالات الصحية والحالة الوظيفية، أيضًا في التداخل المتبقي. يُشجع على إجراء بحوث مستقبلية لتبني استراتيجيات توظيف مختلطة وتعزيز الصرامة المنهجية لتحسين التمثيل. سيكون تمديد مدة ارتداء جهاز التسارع واستخدام تصميمات طولية أو تجريبية أمرًا حيويًا لتوضيح المسارات السببية وفهم الديناميات بين eHL والكفاءة الذاتية وسلوكيات الحركة الصحية بين كبار السن. سيساعد دمج مجموعة أوسع من المتغيرات السياقية والصحية في تحديد الظروف التي تسهل التغيير السلوكي المعنوي.
DOI: https://doi.org/10.3389/fmed.2026.1746861
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41889502
Publication Date: 2026-03-11
Author(s): Ning Su et al.
Primary Topic: Health Literacy and Information Accessibility
Overview
The study investigates the relationship between electronic health literacy (eHL) and health behaviors in a multi-city sample of older adults in China. It finds that higher eHL is positively associated with a more favorable 24-Hour Movement Behavior (24-HMB) profile, characterized by increased light-intensity physical activity (PA) and reduced sedentary time. However, the associations with sleep duration were found to be weaker. Additionally, self-efficacy was identified as a modest mediator and moderator in these relationships, indicating that individuals’ confidence in utilizing health information may influence the behavioral outcomes linked to eHL.
Despite these findings, the authors caution against drawing causal conclusions due to the study’s cross-sectional design and modest effect sizes. They emphasize the need for further research employing longitudinal or experimental methodologies, more representative sampling, and enhanced sleep assessments. Such future studies should also consider key health and contextual covariates to better understand the causal pathways and the conditions under which eHL can effectively promote meaningful behavior change.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the significant demographic shift in China towards an aging population, with over 280 million individuals aged 60 and above by 2022, representing 19.8% of the total population. This demographic change presents substantial challenges for health management and socioeconomic systems, necessitating a focus on promoting healthy aging among older adults. The study emphasizes the importance of 24-hour movement behaviors (24-HMB)—which include physical activity (PA), sedentary behavior (SB), and sleep—as critical determinants of healthy aging. Favorable profiles of these behaviors are linked to reduced chronic disease risks and improved mental and cognitive health. However, many older adults face barriers in maintaining healthy 24-HMB patterns due to age-related declines and limited access to information.
The paper proposes that electronic health (eHealth) can empower older adults to manage their health more effectively, contingent upon their eHealth literacy (eHL). While higher eHL is associated with better health outcomes, the relationship between eHL and the integrated framework of 24-HMB remains underexplored, particularly in rapidly aging contexts like China. The study employs Social Cognitive Theory (SCT) to investigate the roles of self-efficacy in mediating and moderating the relationship between eHL and 24-HMB. It posits that higher eHL may enhance self-efficacy, thereby promoting healthier movement behaviors. The study aims to clarify these associations and inform the development of eHealth strategies that support healthy aging, while acknowledging the need for further longitudinal or experimental research to establish causal relationships. The hypotheses formulated include the expectation that higher eHL correlates with more favorable 24-HMB and that self-efficacy mediates and moderates these relationships.
Methods
The “Methods” section of the research paper outlines the experimental design and analytical techniques employed to investigate the research question. It details the selection criteria for participants, the specific procedures followed during data collection, and the tools utilized for measurement. The section also describes the statistical analyses conducted to interpret the data, including any software used and the significance thresholds established for hypothesis testing.
Additionally, the methodology emphasizes the reproducibility of the study by providing clear protocols for each step, ensuring that other researchers can replicate the findings. The section may also address any limitations encountered during the research process and how these were mitigated, thereby enhancing the reliability of the results obtained. Overall, the methods employed are designed to rigorously test the hypotheses and contribute to the validity of the study’s conclusions.
Results
The “Results” section of the research paper presents key findings derived from the conducted experiments or analyses. It details the outcomes of various tests, highlighting significant statistical relationships and observed phenomena. The results are typically accompanied by relevant figures and tables that illustrate the data visually, facilitating a clearer understanding of the trends and patterns identified.
The section may also include comparisons with theoretical predictions or previous studies, emphasizing any discrepancies or confirmations. Furthermore, the results are often contextualized within the broader scope of the research question, underscoring their implications for the field. Overall, this section serves as a critical foundation for the subsequent discussion and interpretation of the findings.
Discussion
In this study involving community-dwelling older adults from four urban cities in China, higher eHealth literacy (eHL) was found to be positively associated with light physical activity (LPA) and moderate-to-vigorous physical activity (MVPA), while inversely related to sedentary behavior (SB). Self-efficacy emerged as a partial mediator and moderator in these relationships, particularly for LPA and SB, indicating that older adults with greater confidence in their ability to act on health information were more likely to engage in beneficial movement behaviors. However, the magnitude of these effects was modest, suggesting that while eHL plays a role in promoting healthier activity profiles, it is not the sole determinant, and its influence may be contingent on psychological resources like self-efficacy.
The findings also revealed that self-efficacy did not significantly mediate the relationship between eHL and sleep duration, highlighting that sleep behaviors may be influenced more by physiological factors and established routines than by digital health literacy. This aligns with existing literature that suggests the impact of eHL on sleep outcomes is inconsistent. Overall, the study underscores the importance of considering psychological factors in understanding how eHL relates to physical activity and sedentary behaviors among older adults, while also cautioning against overgeneralizing the effects of eHL as a primary driver of health behaviors in this population.
Limitations
The section on limitations highlights several critical factors that may affect the interpretation and generalizability of the study’s findings. Firstly, the reliance on an online survey may have excluded older adults with low digital skills, potentially introducing selection bias and leading to an overestimation of eHealth literacy (eHL) and positive attitudes towards eHealth within the sample. The study’s focus on urban, community-dwelling adults aged 60-74 further limits its applicability to older populations, particularly those in rural areas or with limited digital access. Additionally, while accelerometry provides objective measures of physical activity (PA) and sedentary behavior (SB), the three-day wear protocol may not adequately capture habitual patterns or variability, especially in older adults, where significant heterogeneity exists.
Moreover, the cross-sectional design of the study restricts causal inferences regarding the relationships among eHL, self-efficacy, and movement behaviors. The absence of certain relevant factors, such as health conditions and functional status, may also contribute to residual confounding. Future research is encouraged to adopt mixed-method recruitment strategies and enhance methodological rigor to improve representativeness. Extending the duration of accelerometer wear and employing longitudinal or experimental designs will be crucial for elucidating causal pathways and understanding the dynamics between eHL, self-efficacy, and healthy movement behaviors in older adults. Incorporating a wider range of contextual and health-related variables will further aid in identifying conditions that facilitate meaningful behavior change.